基于采样器与多参数测定仪集成的无人机采样监测方法与流程

本发明涉及环境监测，尤其涉及一种基于采样器与多参数测定仪集成的无人机采样监测方法。

背景技术：

1、在当前全球环境问题日益严重的背景下，对环境监测的需求变得越来越迫切。特别是在城市化进程加速、工业活动增加以及气候变化加剧的背景下，传统监测方法的局限性显得尤为突出。例如，大气污染物的快速扩散和变化，以及水体污染源的复杂多样性，对监测手段提出了更高的要求。传统的地面监测设备受限于位置和覆盖范围，无法实现对大范围或难以接近区域的实时监测。传统监测方法覆盖范围有限，无法有效监测广大或者难以接近的区域，如山区、远海等。由于监测设备的位置和布局限制，传统方法获取的数据在空间上可能存在较大差异，影响监测结果的准确性。

技术实现思路

1、基于此，本发明有必要提供一种基于采样器与多参数测定仪集成的无人机采样监测方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种基于采样器与多参数测定仪集成的无人机采样监测方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：获取无人机设计数据，并对无人机设计数据进行结构特征提取，从而获得无人机结构数据；根据无人机结构数据进行无人机组件拓扑结构分析，从而获得无人机组件拓扑结构模型；

4、步骤s2：获取多参数测定仪传感数据以及采样器环境采样数据，并根据多参数测定仪传感数据以及采样器环境采样数据对无人机组件拓扑结构模型进行环境传感网络连接，从而获得无人机环境传感网络；

5、步骤s3：基于无人机环境传感网络进行传感数据采集以及采样数据采集，从而获得实时环境传感数据以及实时环境采样数据；基于无人机设计数据对环境采样数据进行采样完成度计算，从而获得实时采样完成度数据；

6、步骤s4：基于实时环境传感数据进行无人机移动环境整合，从而获得无人机移动环境数据，并根据无人机设计数据对无人机移动环境数据进行环境风险评估，从而获得实时环境风险数据；

7、步骤s5：基于无人机结构数据进行可分体结构特征提取，从而获得分体结构数据，根据实时环境风险数据对分体结构数据以及实时采样完成度数据进行无人机降险策略分析，从而获得无人机降险策略，并上传至无人机控制平台，以执行无人机结构调整任务。

8、本发明通过分析无人机的设计数据，可以获取其结构特征，包括各个组件的位置、尺寸、重量分布等信息。基于结构数据，进行无人机组件的拓扑结构分析。这有助于理解无人机各组件之间的联系和影响，为后续的传感器集成和数据收集奠定基础。集成多参数测定仪和环境采样器的数据，建立环境传感网络。这样无人机可以实时收集环境中的数据，包括空气质量、水质等指标。将传感器和采样器的数据与无人机的拓扑结构模型进行连接，确保数据能够有效地传输和整合。通过环境传感网络，无人机能够实时采集环境传感数据。这些数据可以帮助监测大范围或难以接近区域的污染情况，如城市中心、山区或远海。评估环境采样数据的完成度，确保数据收集的全面性和准确性。根据实时环境传感数据，无人机可以移动并整合环境数据。这种动态的监测能力对于快速变化的环境问题尤为重要。基于设计数据对环境数据进行评估，分析环境中的风险因素，例如污染物浓度、空气质量等。这为决策者提供了实时的环境状况和风险信息。提取无人机结构的分体特征数据，例如每个组件的健康状态和运行情况。根据实时环境风险数据，对分体结构数据和采样完成度数据进行分析，制定降低风险的策略。将策略上传至控制平台，实施无人机结构调整任务，以确保无人机在高风险环境中的安全运行和有效监测。综上所述，这些步骤整合了无人机技术、环境传感器和数据分析，提高了环境监测的时效性、准确性和覆盖范围，特别是在传统监测方法难以覆盖的区域和复杂环境中能进行高效监测。

9、可选地，步骤s1具体为：

10、步骤s11：获取无人机设计数据，并对无人机设计数据进行结构特征提取以及组件材料特征提取，从而获得无人机结构数据以及无人机组件材料数据；

11、步骤s12：对无人机结构数据进行功能结构分类，从而获得组件结构数据以及连接结构数据；

12、步骤s13：对组件结构数据以及连接结构数据进行无人机组件连接关系分析，从而获得无人机组件连接数据；

13、步骤s14：对无人机组件材料数据进行无人机组件材料物理特性分析，从而获得无人机组价材料特性数据；

14、步骤s15：基于无人机组件连接数据进行拓扑结构分析，从而获得组件拓扑结构模型；

15、步骤s16：根据无人机组价材料特性数据对组件拓扑结构模进行组件材料特性映射，从而获得无人机组件拓扑结构模型。

16、本发明获取无人机设计数据，对结构特征进行提取可以确定无人机的整体几何形状、主要部件的布局和连接方式。这些信息对于后续的结构设计和优化至关重要。对组件材料特征进行提取可以确定每个组件所用材料的类型、密度、强度、刚度等物理特性。这些数据是进行结构分析和性能评估的基础。根据功能和物理连接对无人机进行分类，例如机翼、机身、电力系统、传感器、采样器等。这有助于理解各个组件在整体系统中的作用和相互关系。确定各个组件之间的实际物理连接方式，包括螺栓连接、焊接等。这些数据为后续的结构强度分析提供依据。分析各个组件之间的连接强度和耐久性，以确保整体结构的稳定性和安全性。这包括静态和动态负载条件下的分析。评估各个组件所用材料的物理性质，如密度、弹性模量、屈服强度等。这些数据对于结构设计的合理性和性能优化至关重要。确定无人机各个组件之间的层次、网络和依存关系。这有助于优化设计、系统集成和部件之间的交互作用。将组件的拓扑结构与材料物理特性数据相结合，以便进行材料选型和性能预测。这有助于确保设计满足所需的功能要求，并在最小的重量和成本下实现。

17、可选地，步骤s13具体为：

18、步骤s131：对无人机设计数据进行无人机组件空间特征提取，从而获得无人机组件空间数据；

19、步骤s132：根据无人机组件空间数据对组件结构数据进行组件相邻关系整合，从而获得组件相邻关系数据；

20、步骤s133：对无人机结构数据进行结构强度特征提取，从而获得无人机设计结构强度数据；

21、步骤s134：根据无人机设计结构强度数据对组件结构数据以及连接结构数据进行组件连接结构关联，从而获得组件连接结构数据；

22、步骤s135：对组件相邻关系数据以及组件连接结构数据进行组件连接关系组合，从而获得无人机组件连接数据。

23、本发明通过提取无人机设计数据中的空间特征，可以获得每个组件在三维空间中的位置和相对布局信息，这些数据对于后续的组件相邻关系整合和连接结构分析至关重要。它们帮助确定组件之间的物理位置和空间要求，从而影响到整体设计的结构合理性和装配性。根据组件空间数据，整合各组件之间的相邻关系，确定它们在空间中的实际位置和连接方式，这些数据提供了组件之间直接的物理关系，例如哪些组件靠近彼此，哪些组件需要直接连接或者通过其他结构元件间接连接。这对于优化设计、减少空间冲突和提高整体系统稳定性非常关键。从无人机结构数据中提取每个组件的结构强度相关特性，包括材料强度、厚度、形状等，这些数据直接影响到无人机的耐久性和安全性。了解各组件的结构强度特性可以帮助设计团队评估系统在面对不同负载和环境条件时的表现，从而优化结构设计和材料选用。根据结构强度数据，确定各个组件之间的实际连接方式和结构关联，这些数据对于确保连接的稳固性和耐久性至关重要。它们影响到无人机在操作过程中的可靠性和性能，同时也是系统安全和整体结构完整性的保证。将组件相邻关系和连接结构数据进行整合和组合，形成完整的无人机组件连接数据，这些数据为系统集成提供了关键的参考信息，确保各个组件之间的协调性和工作效率。它们有助于设计团队优化装配流程、简化维护和检修过程，并提高整体系统的操作效率和可维护性。

24、可选地，步骤s2具体为：

25、步骤s21：获取多参数测定仪传感数据以及采样器环境采样数据；

26、步骤s22：根据无人机设计数据进行多参数测定仪组件空间位置提取以及采样器组件空间位置提取，从而获得多参数测定仪组件空间数据以及采样器组件空间数据；

27、步骤s23：根据多参数测定仪组件空间数据以及采样器组件空间数据对无人机组件拓扑结构模型分别进行空间映射坐标计算，从而获得多参数测定仪空间映射数据以及采样器空间映射数据；

28、步骤s24：根据多参数测定仪空间映射数据对多参数测定仪传感数据以及无人机组件拓扑结构模型进行传感空间融合，从而获得无人机传感网络；根据采样器空间映射数据对采样器环境采样数据以及无人机组件拓扑结构模型进行环境采样空间融合，从而获得无人机环境采样网络；

29、步骤s25：对无人机传感网络以及无人机环境采样网络进行空间网络合并，从而获得无人机环境传感网络。

30、本发明从多参数测定仪和采样器中获取传感数据和环境采样数据，这些数据提供了无人机操作所需的环境信息和实时感知能力。传感数据可以包括各种传感器收集的信息，例如温度、湿度、气压、位置等，而环境采样数据则能够反映无人机所处环境的特征和变化。根据无人机设计数据，确定多参数测定仪和采样器在无人机上的空间位置，这些数据确保了各组件的正确安装和布局，从而优化了整体系统的设计和性能。正确的组件位置对于传感器数据的准确性和无人机操作的稳定性至关重要。根据组件空间数据，计算多参数测定仪和采样器在无人机上的具体空间映射坐标，空间映射数据为后续的数据融合和网络构建提供了基础。它们确保了各个组件的空间相对位置和相互关系的精确计算，有助于数据的精确对齐和综合分析。将多参数测定仪传感数据与无人机组件拓扑结构模型进行整合，形成无人机传感网络；将采样器环境采样数据与无人机组件拓扑结构模型进行整合，形成无人机环境采样网络。通过空间融合，将传感器数据和环境数据与无人机的实际结构和运行环境紧密关联起来。这种融合提高了数据的综合性和全局视角，使得系统能够更准确、更完整地感知周围环境和自身状态。将无人机传感网络和环境采样网络进行合并，形成无人机环境传感网络。通过合并，整合了传感器数据和环境数据，形成了一个综合的环境感知系统。这种网络的建立使得无人机能够全面理解其周围环境，有效地响应变化和执行任务，提高了系统的自主性、智能性和应变能力。

31、可选地，步骤s3具体为：

32、步骤s31：基于无人机环境传感网络进行传感数据采集以及采样数据采集，从而获得实时环境传感数据以及实时环境采样数据；

33、步骤s32：基于无人机设计数据进行采样覆盖区域特征提取，从而获得计划采样覆盖区域数据；

34、步骤s33：对环境采样数据进行采样样本点特征提取，从而获得采样样本点数据，并对采样样本点数据进行采样样本点空间连接，从而获得实际采样覆盖空间数据；

35、步骤s34：基于计划采样覆盖区域数据对实际采样覆盖空间数据进行采样覆盖完成度计算，从而获得实时采样完成度数据。

36、本发明中，无人机利用搭载的传感器设备和采样器，如摄像头、气象传感器、化学传感器等，实时采集环境的各种数据。这些数据可以包括气象信息、空气质量、土壤湿度、植被覆盖等多种参数。无人机能够实时获取环境传感数据，提供即时的环境监测反馈，有助于快速响应环境变化和事件。无人机能够飞越地面障碍物，覆盖范围大，可以获取到平常难以触及的地区的数据，提升监测的全面性和覆盖率。相比传统的人工或地面设备，无人机的数据采集更加安全和高效，减少了人力资源和时间成本。通过特征提取，可以精确确定需要进一步关注的区域和目标，有助于优化后续的采样计划和资源分配。提取的特征信息为后续数据分析和决策提供了基础，帮助理解环境变化和趋势，支持科学研究和环境保护管理。通过详细的特征提取和空间连接，确保采样数据的准确性和完整性，提高数据的可信度和应用价值。空间连接可以帮助分析和理解不同区域之间的关联性和相互影响，支持复杂环境系统的整体理解和管理。基于计划采样覆盖区域数据对实际采样覆盖空间数据进行计算，得出实时的采样完成度数据，实时的采样完成度数据可以用于监控采样任务的进度和效果，及时调整和优化采样策略。基于实时数据，可以做出更加精准的决策和行动计划，提高环境监测和管理的效率和成效。

37、可选地，步骤s4具体为：

38、步骤s41：基于实时环境传感数据进行无人机位置特征提取以及时序特征提取，从而获得无人机位置数据以及传感时序数据；

39、步骤s42：基于无人机位置数据进行无人机移动空间整合，从而获得无人机移动空间数据；

40、步骤s43：根据传感时序数据对无人机移动空间数据以及实时环境传感数据进行无人机环境传感数据整合，从而获得无人机移动环境数据；

41、步骤s44：根据无人机设计数据对无人机移动环境数据进行环境风险评估，从而获得实时环境风险数据。

42、本发明通过对实时环境传感数据进行特征提取，系统可以获得关于无人机位置和周围环境状态的详细信息。这些信息对于后续的决策和分析至关重要，如路径规划、环境监测和风险评估等方面。利用提取的无人机位置数据，将其整合为无人机的移动轨迹和空间分布。这种整合有助于理解无人机在空间中的运动模式和路径选择，进而优化飞行计划或监测任务。将传感时序数据与无人机移动空间数据以及实时环境传感数据进行整合。这种综合处理有助于生成更全面和准确的无人机环境数据，可以反映出无人机在特定空间区域内的移动情况和周围环境的动态变化。利用得到的无人机移动环境数据，结合事先设定的无人机设计数据（如最大飞行高度、飞行速度等），进行环境风险评估。这包括识别潜在的飞行风险，如高风速、气候变化、地形限制等，以便及时调整飞行计划或采取必要的安全措施。

43、可选地，步骤s44具体为：

44、步骤s441：对无人机设计数据进行无人机动力特征提取以及无人机电磁操控特征提取，从而获得无人机动力数据以及无人机电磁操控数据；

45、步骤s442：对无人机移动环境数据进行粉尘环境特征以及电磁场环境特征提取，从而获得粉尘环境数据以及电磁场环境数据；

46、步骤s443：根据粉尘环境数据对无人机动力数据进行蒙特卡罗空气动力模拟，从而获得无人机气动模拟数据，并根据无人机气动模拟数据进行粉尘环境动力评估，从而获得粉尘环境动力评估数据；

47、步骤s444：根据电磁场环境数据对无人机电磁操控数据进行无人机电磁操控模拟，从而获得无人机电磁操控模拟数据，并根据无人机电磁操控模拟数据进行电磁环境操控延迟评估，从而获得电磁环境操控延迟评估数据；

48、步骤s445：根据粉尘环境动力评估数据以及电磁环境操控延迟评估数据进行环境风险评估，从而获得实时环境风险数据。

49、本发明从无人机设计数据中提取无人机的动力学特性，包括飞行性能、动力系统参数等。这些数据对于评估无人机在不同飞行任务中的适应性和性能至关重要。提取无人机在电磁环境中的操控特性，例如无人机的通信、导航系统在不同电磁场条件下的稳定性和表现。这对于评估无人机在电磁干扰环境中的响应能力至关重要。从环境数据中提取粉尘的分布、密度等特征，这些数据对于评估无人机在沙尘暴、沙漠等粉尘环境中的飞行安全性和机械性能影响至关重要。与粉尘环境类似，提取电磁场的强度、频谱特性等数据，这些数据对于评估无人机在高电磁干扰或雷达辐射环境中的电子设备工作性能和通信稳定性至关重要。使用蒙特卡罗方法对无人机在粉尘环境中的飞行性能进行模拟和评估。模拟可以考虑不同粉尘密度下的空气动力学影响，从而预测无人机的操控和飞行稳定性。根据模拟数据，评估无人机在不同粉尘环境下的飞行安全性和性能变化。这有助于制定适当的操作策略和安全措施，以应对不同程度的粉尘暴影响。使用模拟方法评估无人机在不同电磁场条件下的通信和导航系统性能。这有助于预测无人机在电磁干扰下的响应和稳定性。根据模拟数据评估无人机在电磁干扰环境中通信和控制延迟的情况。这些数据对于确保无人机操作的实时性和可靠性至关重要。综合考虑粉尘环境动力评估数据和电磁环境操控延迟评估数据，对无人机在实际操作中的风险进行评估。这种综合分析可以帮助决策者更好地了解在不同环境条件下操作无人机的风险和挑战，从而制定更有效的应对措施和策略。

50、可选地，步骤s443具体为：

51、根据粉尘环境数据对无人机动力数据进行蒙特卡罗空气动力模拟，从而获得无人机气动模拟数据；

52、对无人机气动模拟数据进行无人机动力统计，从而获得低无人机动力数据以及高无人机动力数据；

53、根据低无人机动力数据对无人机气动模拟数据进行低动力模拟粉尘环境提取，从而获得低动力粉尘环境数据；

54、根据高无人机动力数据对无人机气动模拟数据进行高动力模拟粉尘环境提取，从而获得高动力粉尘环境数据；

55、根据低动力粉尘环境数据以及高动力粉尘环境数据对粉尘环境数据进行动力环境标记，从而获得粉尘环境动力评估数据。

56、本发明使用蒙特卡罗方法模拟无人机在不同粉尘环境条件下的飞行气动力学特性，能够生成大量模拟数据，涵盖了多种可能的粉尘密度和颗粒大小对无人机飞行性能的影响。通过这些模拟数据，可以更准确地预测在实际粉尘环境中无人机的飞行稳定性、耐久性以及能耗变化。对蒙特卡罗模拟生成的大量数据进行统计分析，识别出低动力和高动力的模拟结果。通过动力统计，可以量化无人机在各种粉尘环境条件下的飞行性能。低动力数据表示可能的极端情况，高动力数据则反映了在较优环境中的预期性能。这些数据有助于确定无人机在不同操作条件下的风险水平和应对措施。低动力模拟可以帮助识别无人机在高风险环境中的行为和响应方式。通过模拟低动力状态下的粉尘环境，可以详细了解无人机在恶劣条件下的操控和安全性表现，为设计和运营提供实用的参考依据。高动力模拟则关注无人机在相对有利的环境条件下的性能。这些模拟数据可以帮助理解无人机在一般运行条件下的预期表现，并为提高效率和操作安全性提供数据支持。将低动力和高动力模拟数据与相应的粉尘环境条件进行关联和标记。动力环境标记将无人机在各种粉尘环境下的飞行模式和操作风险映射到具体的数据点上。这种标记可以用于环境风险评估和制定适当的操作指南，以确保无人机在不同条件下的安全运行。

57、可选地，步骤s444具体为：

58、根据电磁场环境数据对无人机电磁操控数据进行无人机电磁操控模拟，从而获得无人机电磁操控模拟数据；

59、对无人机电磁操控模拟数据进行无人机操控延迟统计，从而获得低延迟无人机操控数据以及高延迟无人机操控数据；

60、根据低延迟无人机操控数据对无人机电磁操控模拟数据进行低延迟操控电磁环境提取，从而获得低延迟电磁环境数据；

61、根据高延迟无人机操控数据对无人机电磁操控模拟数据进行高延迟操控电磁环境提取，从而获得高延迟电磁环境数据；

62、根据低延迟电磁环境数据以及高延迟电磁环境数据对电磁场环境数据进行操控延迟环境标记，从而获得电磁环境操控延迟评估数据。

63、本发明通过模拟电磁场环境数据，可以在控制条件下测试无人机的反应和性能。这种模拟有助于评估无人机在不同电磁场环境下的表现，例如雷达干扰、电磁干扰等，从而优化无人机的设计和应对策略。统计操控延迟有助于评估无人机系统在实际操作中的响应速度。低延迟和高延迟数据的对比可以帮助识别操控系统中的性能瓶颈或改进空间，确保无人机能够快速、准确地响应操作指令。通过分析低延迟操控数据，可以提取出相应的电磁环境数据。这些数据对研究无人机在快速响应和复杂环境中的表现至关重要，有助于优化通信和控制系统，提高系统的实时性和鲁棒性。类似于低延迟情况，高延迟数据的提取可以揭示在通信延迟较高时无人机的表现和局限。这种分析有助于开发适应性更强的控制算法或技术，以应对延迟较高的操作环境。动力环境标记允许将不同类型的粉尘环境数据进行分类和分析。这种标记有助于区分不同的粉尘影响对无人机电磁操控的具体影响，例如对传感器、通信和导航系统的影响程度，进而评估电磁环境下的操控延迟。

64、可选地，步骤s5具体为：

65、步骤s51：对无人机结构数据进行结构强度特征提取，从而获得无人机设计结构强度数据；

66、步骤s52：根据无人机设计结构强度数据对无人机结构数据进行可分体结构提取，从而获得分体结构数据；

67、步骤s53：对实时环境风险数据进行高风险环境数据提取，从而获得高风险环境数据；

68、步骤s54：对实时采样完成度数据以及高风险环境数据进行时序关联，从而获得高风险环境采样完成度数据；

69、步骤s55：根据高风险环境采样完成度数据对分体结构数据进行分离结构选择，从而获得分离结构数据；

70、步骤s56：对分离结构数据以及无人机结构数据进行结构分离策略分析，从而获得无人机降险策略，并上传至无人机控制平台，以执行无人机结构调整任务。

71、本发明通过提取无人机结构的强度特征数据，可以深入了解其在设计阶段的结构强度分布和特性。这些数据对于确保无人机在飞行过程中的结构完整性和安全性至关重要，有助于设计优化和材料选择。根据设计结构强度数据，将无人机结构分解成可分体的结构单元。这种分离能够帮助在需要时更换或修复特定部件而不影响整体结构的完整性，提高维修效率和灵活性。从实时环境数据中提取高风险环境数据，这些数据包括气象条件、地形特征、电磁干扰等。识别高风险环境有助于预测和规避潜在的飞行危险，确保飞行任务的安全性和成功完成。将高风险环境数据与实时采样完成度数据进行时序关联，可以分析和评估无人机在特定环境条件下的响应和性能。这种数据关联有助于实时调整飞行策略或采取措施以应对变化的环境条件。根据高风险环境采样完成度数据，选择适合当前环境的分离结构。这种选择能够在保证飞行安全的前提下，最大限度地减少风险和损害，提升无人机在复杂环境中的适应性和生存能力。对分离结构数据和原始结构数据进行分析，制定结构分离策略和降低风险的方案。这些策略可以基于实时环境数据和结构强度特征，调整无人机的设计或操作模式，确保在不同风险条件下依然保持安全和有效的操作。